金融科技發(fā)展趨勢(shì)及應(yīng)用場(chǎng)景研究

1、 PAGE 9中國(guó)金融科技前沿技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)及應(yīng)用場(chǎng)景研究前 言 國(guó)家高度重視金融科技應(yīng)用對(duì)于強(qiáng)化金融監(jiān)管能力和促進(jìn)金融轉(zhuǎn)型發(fā)展的雙重作用。在強(qiáng)化監(jiān)管方面，以降低合規(guī)成本、有效防范金融風(fēng)險(xiǎn)為目標(biāo)的監(jiān)管科技(Regtech)正在成為金融科技的重要組成部分。在促進(jìn)發(fā)展方面，金融科技應(yīng)用能夠有效提升金融服務(wù)效率，強(qiáng)化對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的服務(wù)能力。隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能和區(qū)塊鏈等新興技術(shù)在金融領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，金融科技正在以迅猛態(tài)勢(shì)深刻改變金融行業(yè)生態(tài)和服務(wù)模式。本報(bào)告聚焦云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能和區(qū)塊鏈等四大新興技術(shù)領(lǐng)域，從應(yīng)用價(jià)值、關(guān)鍵技術(shù)、應(yīng)用場(chǎng)景和典型產(chǎn)品分析等四個(gè)方面，深入剖析四大新興技術(shù)在金融領(lǐng)

2、域的應(yīng)用情況。首先，從金融行業(yè)應(yīng)用需求出發(fā)，明確技術(shù)應(yīng)用的市場(chǎng)價(jià)值；接著，深入淺出的闡述技術(shù)基本原理，明確在金融領(lǐng)域技術(shù)應(yīng)用的特殊屬性；然后，重點(diǎn)分析技術(shù)應(yīng)用的具體場(chǎng)景，詳細(xì)描述應(yīng)用細(xì)節(jié)；最后，對(duì)典型技術(shù)產(chǎn)品進(jìn)行技術(shù)指標(biāo)的對(duì)比分析。本報(bào)告還重點(diǎn)關(guān)注了金融科技應(yīng)用背景下的信息安全問題，基于對(duì)金融科技應(yīng)用帶來的信息安全風(fēng)險(xiǎn)的深入分析，從個(gè)人信息安全保護(hù)和金融信息跨境流動(dòng)兩個(gè)焦點(diǎn)領(lǐng)域，分析其治理途徑和防范措施。最后，本報(bào)告分析了云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能和區(qū)塊鏈等新興技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用發(fā)展前景，并從監(jiān)管科技發(fā)展、行業(yè)需求推動(dòng)和技術(shù)融合生態(tài)等多個(gè)角度，進(jìn)一步分析預(yù)判了金融科技前沿技術(shù)應(yīng)用發(fā)展的最新趨勢(shì)

3、。目 錄 HYPERLINK l _bookmark0 一、金融科技發(fā)展的背景分析6 HYPERLINK l _bookmark1 （一）國(guó)家高度重視金融科技應(yīng)用的重要價(jià)值6 HYPERLINK l _bookmark2 （二）金融科技應(yīng)用正在深刻改變金融行業(yè)生態(tài)6 HYPERLINK l _bookmark3 （三）傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)型發(fā)展帶來金融科技應(yīng)用的廣闊空間7 HYPERLINK l _bookmark4 （四）新興科技快速演進(jìn)不斷強(qiáng)化金融科技應(yīng)用能力8 HYPERLINK l _bookmark5 二、云計(jì)算在金融領(lǐng)域的應(yīng)用9 HYPERLINK l _bookmark6 （一）云計(jì)算

4、在金融領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值探討9 HYPERLINK l _bookmark7 （二）云計(jì)算在金融領(lǐng)域應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)剖析10 HYPERLINK l _bookmark8 （三）云計(jì)算在金融領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景解讀12 HYPERLINK l _bookmark9 （四）云計(jì)算在金融領(lǐng)域應(yīng)用的典型產(chǎn)品對(duì)比分析13 HYPERLINK l _bookmark10 三、大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用15 HYPERLINK l _bookmark11 （一）大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值探討15 HYPERLINK l _bookmark12 （二）大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)剖析15 HYPERLINK l _boo

5、kmark13 （三）大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景解讀17 HYPERLINK l _bookmark14 （四）大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域應(yīng)用的典型產(chǎn)品對(duì)比分析20 HYPERLINK l _bookmark15 四、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用21 HYPERLINK l _bookmark16 （一）人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值探討21 HYPERLINK l _bookmark17 （二）人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)剖析22 HYPERLINK l _bookmark18 （三）人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景解讀25 HYPERLINK l _bookmark19 （四）人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用的典型

6、產(chǎn)品對(duì)比分析28 HYPERLINK l _bookmark20 五、區(qū)塊鏈在金融領(lǐng)域的應(yīng)用31 HYPERLINK l _bookmark21 （一）區(qū)塊鏈在金融領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值探討31 HYPERLINK l _bookmark22 （二）區(qū)塊鏈在金融領(lǐng)域應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)剖析32 HYPERLINK l _bookmark23 （三）區(qū)塊鏈在金融領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景解讀34 HYPERLINK l _bookmark24 （四）區(qū)塊鏈在金融領(lǐng)域應(yīng)用的典型產(chǎn)品對(duì)比分析37 HYPERLINK l _bookmark25 六、金融科技應(yīng)用背景下的信息安全管控38 HYPERLINK l _bookmar

7、k26 （一）金融科技應(yīng)用對(duì)信息安全產(chǎn)生的影響38 HYPERLINK l _bookmark27 （二）金融領(lǐng)域個(gè)人信息安全保護(hù)措施分析38 HYPERLINK l _bookmark28 （三）金融信息跨境流動(dòng)的安全治理途徑分析39 HYPERLINK l _bookmark29 七、金融科技前沿技術(shù)應(yīng)用發(fā)展趨勢(shì)40 HYPERLINK l _bookmark30 （一）云計(jì)算應(yīng)用進(jìn)入深水區(qū)，將更加關(guān)注安全穩(wěn)定與風(fēng)險(xiǎn)防控40 HYPERLINK l _bookmark31 （二）大數(shù)據(jù)應(yīng)用走向跨界融合，標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范是未來發(fā)展關(guān)鍵40 HYPERLINK l _bookmark32 （三）人工

8、智能應(yīng)用加速發(fā)展，從計(jì)算向感知與認(rèn)知的高階演進(jìn)41 HYPERLINK l _bookmark33 （四）區(qū)塊鏈從概念走向應(yīng)用，前景廣闊但仍面臨多重制約41 HYPERLINK l _bookmark34 （五）監(jiān)管科技正得到更多關(guān)注，將成為金融科技新應(yīng)用爆發(fā)點(diǎn)42 HYPERLINK l _bookmark35 （六）行業(yè)應(yīng)用需求不斷擴(kuò)展，將反向驅(qū)動(dòng)金融科技持續(xù)創(chuàng)新發(fā)展42 HYPERLINK l _bookmark36 （七）新一代信息技術(shù)形成融合生態(tài)，推動(dòng)金融科技發(fā)展進(jìn)入新階段43一、金融科技發(fā)展的背景分析（一）國(guó)家高度重視金融科技應(yīng)用的重要價(jià)值國(guó)家高度重視金融科技應(yīng)用對(duì)于強(qiáng)化金融監(jiān)管能

9、力和促進(jìn)金融轉(zhuǎn)型發(fā)展的雙重作用。2017 年 6 月，中國(guó)人民銀行印發(fā)中國(guó)金融業(yè)信息技術(shù)“十三五” 發(fā)展規(guī)劃明確提出，“十三五”期間金融信息技術(shù)工作的發(fā)展目標(biāo)包括金融信息基礎(chǔ)設(shè)施達(dá)到國(guó)際領(lǐng)先水平、信息技術(shù)持續(xù)驅(qū)動(dòng)金融創(chuàng)新等。2017 年 7 月， 國(guó)務(wù)院印發(fā)的新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃專門提出了“智能金融”的發(fā)展要求， 指出要建立金融大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，提升金融多媒體數(shù)據(jù)處理與理解能力；創(chuàng)新智能金融產(chǎn)品和服務(wù)，發(fā)展金融新業(yè)態(tài)；鼓勵(lì)金融行業(yè)應(yīng)用智能客服、智能監(jiān)控等技術(shù)和裝備；建立金融風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)警與防控系統(tǒng)。在強(qiáng)化監(jiān)管方面，以降低合規(guī)成本、有效防范金融風(fēng)險(xiǎn)為目標(biāo)的監(jiān)管科技(Regtech)正在成為金融科技的重

10、要組成部分。利用監(jiān)管科技，一方面金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)能夠更加精準(zhǔn)、快捷和高效的完成合規(guī)性審核，減少監(jiān)管的人力支出，并實(shí)現(xiàn)對(duì)于金融市場(chǎng)變化的實(shí)時(shí)把控，從而進(jìn)行監(jiān)管政策和風(fēng)險(xiǎn)防范的動(dòng)態(tài)匹配調(diào)整。另一方面金融從業(yè)機(jī)構(gòu)能夠無縫對(duì)接監(jiān)管政策，及時(shí)自測(cè)與核查經(jīng)營(yíng)行為，完成風(fēng)險(xiǎn)的主動(dòng)識(shí)別與控制，有效降低合規(guī)成本，增強(qiáng)合規(guī)能力。在促進(jìn)發(fā)展方面，金融科技應(yīng)用能夠有效提升金融服務(wù)效率，強(qiáng)化對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的服務(wù)能力。大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)應(yīng)用能夠幫助金融機(jī)構(gòu)更好地識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，降低金融服務(wù)成本，為普惠金融服務(wù)創(chuàng)造有利條件，還能加強(qiáng)金融精準(zhǔn)服務(wù)能力，設(shè)計(jì)提供更個(gè)性化的金融服務(wù)產(chǎn)品。此外，金融科技的應(yīng)用能夠更廣泛的收集、整理和分析金

11、融客戶信息，讓更多弱勢(shì)群體進(jìn)入金融服務(wù)范圍，有效提升金融服務(wù)覆蓋能力。（二）金融科技應(yīng)用正在深刻改變金融行業(yè)生態(tài)隨著金融科技的廣泛應(yīng)用，金融行業(yè)的對(duì)外服務(wù)模式和對(duì)內(nèi)管理模式都在發(fā)生深刻變革。金融科技已經(jīng)全面覆蓋客服、風(fēng)控、營(yíng)銷、投顧和授信等各大金融業(yè)務(wù)核心流程，衍生出互聯(lián)網(wǎng)銀行、直銷銀行、互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)、互聯(lián)網(wǎng)證券、消費(fèi)金融、小額信貸、網(wǎng)上征信、第三方支付等一系列新興金融業(yè)務(wù)領(lǐng)域。金融科技正在重塑金融行業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈和價(jià)值鏈。一是互聯(lián)網(wǎng)金融快速興起，對(duì)傳統(tǒng)金融行業(yè)帶來巨大沖擊。首先，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)極大拓展了信息傳播的渠道、方式，大幅減小了信息不對(duì)稱的現(xiàn)象，擴(kuò)展了金融服務(wù)供需雙方的客戶群。其次，互聯(lián)

12、網(wǎng)金融模式下，交易雙方直接在網(wǎng)上進(jìn)行互動(dòng)，打破了時(shí)空上的限制，提高了交易效率，減少了中間環(huán)節(jié)與中間成本的消耗。再者，互聯(lián)網(wǎng)利用先進(jìn)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)資源高度實(shí)時(shí)共享，能夠使業(yè)務(wù)處理逐步實(shí)現(xiàn)自助化、自動(dòng)化與系統(tǒng)化，使交易更加便捷、有效。二是大量非金融企業(yè)進(jìn)入金融行業(yè)，金融市場(chǎng)主體出現(xiàn)顯著變化。一方面大量科技企業(yè)借助金融科技發(fā)展契機(jī)，積極獲取金融牌照，跨界提供金融服務(wù)，“科技+牌照”成為趨勢(shì)。另一方面，大量具有 To C 服務(wù)經(jīng)驗(yàn)的傳統(tǒng)企業(yè)，發(fā)揮用戶規(guī)模優(yōu)勢(shì)，通過用戶數(shù)據(jù)資源與金融科技的結(jié)合，也積極跨界提供金融服務(wù)。此外， 大量依托于金融科技的新興創(chuàng)業(yè)企業(yè)，成為金融市場(chǎng)的新興力量，在金融科技領(lǐng)域的技術(shù)和商

13、業(yè)模式創(chuàng)新成為其核心競(jìng)爭(zhēng)力。（三）傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)型發(fā)展帶來金融科技應(yīng)用的廣闊空間面對(duì) P2P、移動(dòng)支付、眾籌等互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)態(tài)的快速發(fā)展，傳統(tǒng)金融行業(yè)在挑戰(zhàn)和壓力下紛紛轉(zhuǎn)型升級(jí)。為了抓住金融服務(wù)結(jié)構(gòu)化調(diào)整升級(jí)機(jī)遇，搶占增量市場(chǎng)價(jià)值，傳統(tǒng)金融結(jié)構(gòu)紛紛將小微金融、普惠金融和智能金融，列為戰(zhàn)略發(fā)展重點(diǎn)方向，從而帶來了金融科技更加廣闊的應(yīng)用空間。在普惠金融方面，金融科技所帶來的金融創(chuàng)新能夠降低成本、提高效率，擴(kuò)大覆蓋面，真正服務(wù)于基層。例如，大數(shù)據(jù)技術(shù)能將各方信息匯總并綜合評(píng)估判斷，擴(kuò)展信用數(shù)據(jù)邊界，將原本非信用數(shù)據(jù)作為信用評(píng)估的來源，覆蓋原本沒有被傳統(tǒng)征信系統(tǒng)記錄的人群或企業(yè)，從而提升信貸的覆蓋面。在

14、小微金融方面，面對(duì)小微企業(yè)個(gè)性化、特色化和專業(yè)化金融需求特征，金 額科技能夠?yàn)樯虡I(yè)銀行解決小微企業(yè)金融服務(wù)中存在的信息不對(duì)稱、交易成本高、場(chǎng)景服務(wù)不足和風(fēng)控難等問題，為小微金融服務(wù)提供解決方案。在智慧金融方面，以 P2P 網(wǎng)貸平臺(tái)、職能投顧、大數(shù)據(jù)征信行業(yè)為代表的依托金融科技手段的智慧金融能夠使金融行業(yè)在業(yè)務(wù)流程、業(yè)務(wù)開拓和客戶服務(wù)等方面得到全面的智慧提升，實(shí)現(xiàn)金融產(chǎn)品、風(fēng)控、獲客、服務(wù)的智慧化。（四）新興科技快速演進(jìn)不斷強(qiáng)化金融科技應(yīng)用能力當(dāng)前，“大智移云”等新興科技快速演進(jìn)，人類社會(huì)正在從信息化走向數(shù)字化和智能化。隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能和區(qū)塊鏈等新興技術(shù)在金融行業(yè)的深入應(yīng)用，科技對(duì)于

15、金融的作用被不斷強(qiáng)化，創(chuàng)新性的金融解決方案層出不窮， 金融科技發(fā)展進(jìn)入新階段。其中，云計(jì)算技術(shù)能夠?yàn)榻鹑跈C(jī)構(gòu)提供統(tǒng)一平臺(tái)，有效整合金融結(jié)構(gòu)的多個(gè)信息系統(tǒng)，消除信息孤島，在充分考慮信息安全、監(jiān)管合規(guī)、數(shù)據(jù)隔離和中立性等要求的情況下，為機(jī)構(gòu)處理突發(fā)業(yè)務(wù)需求、部署業(yè)務(wù)快速上線，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)創(chuàng)新改革提供有力支持。大數(shù)據(jù)技術(shù)為金融業(yè)帶來大量數(shù)據(jù)種類和格式豐富、不同領(lǐng)域的大量數(shù)據(jù)，而基于大數(shù)據(jù)的分析能夠從中提取有價(jià)值的信息，為精確評(píng)估、預(yù)測(cè)以及產(chǎn)品和模式創(chuàng)新、提高經(jīng)營(yíng)效率提供了新手段。人工智能能夠替代人類重復(fù)性工作，提升工作效率與用戶體驗(yàn)，并拓展銷售與服務(wù)能力，廣泛運(yùn)用于客服、智能投顧等方面。區(qū)塊鏈技術(shù)能夠有

16、效節(jié)約金融機(jī)構(gòu)間清算成本，提升交易處理效率，增強(qiáng)數(shù)據(jù)安全性。二、云計(jì)算在金融領(lǐng)域的應(yīng)用（一）云計(jì)算在金融領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值探討1.有效降低金融機(jī)構(gòu) IT 成本 2.具有高可靠性和高可擴(kuò)展性 性能上，云計(jì)算通過虛擬化技術(shù)將物理 IT 設(shè)備虛擬成 IT 能力資源池，以整個(gè)資源池的能力來滿足金融機(jī)構(gòu)算力和存儲(chǔ)的需求。在物理設(shè)備上，云計(jì)算采用X86 服務(wù)器和磁盤陣列作為基礎(chǔ)設(shè)施。此外，通過云操作系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn) IT 設(shè)備的負(fù)載均衡，提高單位 IT 設(shè)備的使用效率，降低單位信息化成本。因此，在 IT 性能相同的情況下，云計(jì)算架構(gòu)的性價(jià)比遠(yuǎn)高于以大型機(jī)和小型機(jī)作為基礎(chǔ)設(shè)施的傳統(tǒng)金融架構(gòu)。 傳統(tǒng)金融架構(gòu)強(qiáng)調(diào)穩(wěn)定性

17、，擴(kuò)展能力相對(duì)較差。在基礎(chǔ)資源上，大型機(jī)或小型機(jī)只能縱向擴(kuò)展提升能力（ scale-up ）， 不能實(shí)現(xiàn)更加靈活的橫向擴(kuò)展3.運(yùn)維自動(dòng)化程度較高 （scale-out）。因此，隨著業(yè)務(wù)需求增加，服務(wù)器越來越大，且交付時(shí)間越來越長(zhǎng)。傳統(tǒng)應(yīng)用架構(gòu)強(qiáng)調(diào)單體應(yīng)用，數(shù)據(jù)庫(kù)強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)強(qiáng)一致性，可擴(kuò)展性差。在可靠性上，云計(jì)算可以通過數(shù)據(jù)多副本容錯(cuò)、計(jì)算節(jié)點(diǎn)同構(gòu)可互換等措施，有效保障金融企業(yè)服務(wù)的可靠性。在可擴(kuò)展性上，云計(jì)算支持通過添加服務(wù)器和存儲(chǔ)等IT 設(shè)備實(shí)現(xiàn)性能提升，快速滿足金融企業(yè)應(yīng)用規(guī)模上升和用戶高速增長(zhǎng)的需求。 目前，主流的云計(jì)算操作系統(tǒng)都設(shè)有監(jiān)控模塊。云計(jì)算操作系統(tǒng)通過統(tǒng)一的平臺(tái)管理金融企業(yè)內(nèi)服務(wù)

18、器、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備。通過設(shè)備的集中管控，可以顯著提升企業(yè)對(duì) IT 設(shè)備的管理能力，有助于實(shí)現(xiàn)精益管理。此外，通過標(biāo)簽技術(shù)可以精準(zhǔn)定位出現(xiàn)故障的物理設(shè)備。通過現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備更換可以快速實(shí)現(xiàn)故障排除。傳統(tǒng)金融架構(gòu)下，若設(shè)備發(fā)生故障，基本每次都需要聯(lián)系廠家進(jìn)行維修，缺少自主維護(hù)能力。 4.大數(shù)據(jù)和人工智能的支撐技術(shù) 云計(jì)算技術(shù)可以幫助金融機(jī)構(gòu)通過統(tǒng)一平臺(tái)，承載或管理內(nèi)部所有的信息系統(tǒng)，消除信息孤島。此外，信息系統(tǒng)的聯(lián)通可以將保存在各系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集中到一起，形成“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)”，從而實(shí)現(xiàn)內(nèi)部數(shù)據(jù)的集中化管理。如果說大數(shù)據(jù)是金礦， 金融云則可被看作是礦井。礦井的安全性、可靠性直接決定了金礦的開采效率。此外，云計(jì)算還

19、為大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)提供便利且可擴(kuò)展的算力和存儲(chǔ)能力。（二）云計(jì)算在金融領(lǐng)域應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)剖析1.云計(jì)算的基本原理 在云計(jì)算技術(shù)架構(gòu)中，核心是云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施和云計(jì)算操作系統(tǒng)。云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施由數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施、物理資源和虛擬資源組成。云計(jì)算操作系統(tǒng)由資源管理系統(tǒng)和任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)構(gòu)成。 云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施指的是計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)等物理資源和虛擬資源組成的資源池。云計(jì)算操作系統(tǒng)是對(duì)資源池中的 ICT 資源進(jìn)行調(diào)度和分配的軟件系統(tǒng)。云計(jì)算操作系統(tǒng)的主要目標(biāo)是對(duì)云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施中的 ICT 資源進(jìn)行統(tǒng)一管理，構(gòu)建具備高度可擴(kuò)展性、能夠自由分割的 ICT 資源池，做到同時(shí)向云計(jì)算各服務(wù)層提供多種粒度的計(jì)算和存儲(chǔ)能

20、力。 圖 1：云計(jì)算技術(shù)架構(gòu)1 2.金融云特性 物理設(shè)備層，大型金融機(jī)構(gòu)經(jīng)過數(shù)十年的信息化建設(shè)，擁有非常復(fù)雜的 IT基礎(chǔ)設(shè)施體系，包括 X86 服務(wù)器、小型機(jī)、大型機(jī)、SAN 存儲(chǔ)、NAS 存儲(chǔ)、OSD 存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)等。虛擬化層，不同的設(shè)備擁有各自的虛擬化軟件，各類設(shè)備組成多個(gè)資源池。因此，金融機(jī)構(gòu)需要一個(gè)多云管理平臺(tái)來統(tǒng)一管理這些 IT 資源，以實(shí)現(xiàn)內(nèi)部系統(tǒng)的打通和數(shù)據(jù)的整合。 為滿足業(yè)務(wù)連續(xù)性要求，金融企業(yè)還要建立完善的災(zāi)難備份和災(zāi)難恢復(fù)體系。災(zāi)難備份主要有三種方式，分別為同城災(zāi)備、異地災(zāi)備和兩地三中心模式。通過業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)的備份可以減少系統(tǒng)停機(jī)時(shí)間，保證業(yè)務(wù)的連續(xù)運(yùn)行。 金融行業(yè)對(duì)業(yè)務(wù)連續(xù)性

21、有著非常嚴(yán)格要求，它的實(shí)現(xiàn)涉及到管理制度、技術(shù)方案和物理設(shè)施等多個(gè)層次，要確保這些關(guān)鍵職能在任何環(huán)境下都能持續(xù)發(fā)揮作用。這就使得金融機(jī)構(gòu)對(duì) IT 系統(tǒng)的穩(wěn)定性、可用性、網(wǎng)絡(luò)時(shí)延性以及數(shù)據(jù)安全性具有更高的要求。銀行、券商等金融機(jī)構(gòu)的關(guān)鍵業(yè)務(wù)系統(tǒng)如果停機(jī) 10 分鐘以上，就屬于極度嚴(yán)重的金融事故，會(huì)造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。 圖 2：大型金融機(jī)構(gòu)云計(jì)算技術(shù)架構(gòu)1 1 商業(yè)銀行私有云設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，機(jī)械工業(yè)出版社 PAGE 17（三）云計(jì)算在金融領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景解讀 金融機(jī)構(gòu)一般會(huì)選擇從渠道類系統(tǒng)、客戶營(yíng)銷類系統(tǒng)和經(jīng)營(yíng)管理類系統(tǒng)等輔助性系統(tǒng)開始嘗試使用云計(jì)算服務(wù)，因?yàn)檫@些非金融的輔助性業(yè)務(wù)系統(tǒng)安全等級(jí)較低，不涉

22、及核心業(yè)務(wù)管控風(fēng)險(xiǎn)。此外，互聯(lián)網(wǎng)金融系統(tǒng)優(yōu)先應(yīng)用云計(jì)算架構(gòu)， 包括網(wǎng)絡(luò)支付、網(wǎng)絡(luò)小貸、P2P 網(wǎng)貸、消費(fèi)金融等業(yè)務(wù)，這些系統(tǒng)基本全部需要重新建設(shè)，歷史包袱相對(duì)較輕。 金融行業(yè) IT 系統(tǒng)建設(shè)的歷史較長(zhǎng)，系統(tǒng)復(fù)雜性強(qiáng)，實(shí)現(xiàn)云化集中遷移仍需逐步進(jìn)行。金融機(jī)構(gòu)使用云計(jì)算技術(shù)通常采取從外圍系統(tǒng)開始逐步遷移的實(shí)施路徑。在部署順序上，優(yōu)先部署開發(fā)測(cè)試環(huán)境，其次部署生產(chǎn)環(huán)境?；ヂ?lián)網(wǎng)金融、輔助性業(yè)務(wù)優(yōu)先使用云計(jì)算架構(gòu)，強(qiáng)一致性核心業(yè)務(wù)最后考慮上云。 圖 3：金融行業(yè) IT 系統(tǒng)1 金融科技企業(yè)的基礎(chǔ)架構(gòu)大都以云計(jì)算為依托，并充分應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)以及人工智能技術(shù)。這些技術(shù)不僅改變了金融科技企業(yè)的 IT 架構(gòu)，也使

23、得其能夠隨時(shí)隨地的對(duì)接客戶，為客戶提供更加便捷及時(shí)的服務(wù)，深刻改變了金融行業(yè)的服務(wù)模式。 件、運(yùn)維管理系統(tǒng)等方式搭建私有云平臺(tái)。在生產(chǎn)過程中，實(shí)施外包駐場(chǎng)運(yùn)維、自主運(yùn)維或外包運(yùn)維。在公有云上，運(yùn)行面向互聯(lián)網(wǎng)的營(yíng)銷管理類系統(tǒng)和渠道類系統(tǒng)。 小型金融機(jī)構(gòu)傾向于將全部系統(tǒng)放在公有云上，通過金融機(jī)構(gòu)間在基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的資源合作共享，在金融行業(yè)內(nèi)形成公共基礎(chǔ)設(shè)施、公共接口、公共應(yīng)用等一批公共云服務(wù)。小型金融機(jī)構(gòu)一般購(gòu)買云主機(jī)、云存儲(chǔ)、云數(shù)據(jù)庫(kù)、容器 PaaS服務(wù)、金融 SaaS 應(yīng)用等服務(wù)。 中大型金融機(jī)構(gòu)傾向使用混合云。在私有云上運(yùn)行核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)，存儲(chǔ)重要敏感數(shù)據(jù)。通過購(gòu)買硬件產(chǎn)品、虛擬化管理解決方案、

24、容器解決方案、數(shù)據(jù)庫(kù)軟（四）云計(jì)算在金融領(lǐng)域應(yīng)用的典型產(chǎn)品對(duì)比分析云計(jì)算在 IaaS 層的產(chǎn)品同質(zhì)化程度較高，均是提供云主機(jī)、云存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)和 CDN 服務(wù)等 ICT 資源。 在云平臺(tái)技術(shù)上，阿里云、騰訊云和 UCloud 采用自研技術(shù)，金山云和電信云采用開源的 OpenStack 技術(shù)。自研云平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)是可控性高，難點(diǎn)是對(duì)研發(fā)能力要求較高。使用開源云平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)是有大量基礎(chǔ)代碼，開發(fā)快，成本低，缺點(diǎn)是對(duì)開源社區(qū)依賴性高，具有較高技術(shù)選型風(fēng)險(xiǎn)。在服務(wù)等級(jí)協(xié)議上，金融云的SLA 通常高于其他產(chǎn)品。在金融云主機(jī)產(chǎn)品上，重點(diǎn)云計(jì)算企業(yè)的產(chǎn)品可用性都為 99.95%，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)可用性基本都為 99.95

25、%，阿里云稍高，達(dá)到 99.97%。CDN 節(jié)點(diǎn)和 CDN 總出口上，阿里云和騰訊云的優(yōu)勢(shì)較為明顯。 表 1：部分云計(jì)算企業(yè)產(chǎn)品指標(biāo)對(duì)比1 企業(yè) 阿里云 騰訊云 金山云 UCloud 電信云 云平臺(tái) 自研 自研 OpenStack 自研 OpenStack 金融云 SLA 云機(jī):99.95% RDS:99.97% 云主機(jī):99.95% RDS:99.95% 云主機(jī):99.95% RDS:99.95% 云主機(jī):99.95% RDS:99.95% 云主機(jī):99.95% RDS:99.95% 網(wǎng)絡(luò)線路 BGP BGPBGPBGP電信 CDN 節(jié)點(diǎn)數(shù)量 1200+ 1000+ 600+ 500+ 30

26、0+ CDN 出口 80T 70T+ 20T+ 6.5T 4.5T 行 業(yè) 解決方案 銀行、保險(xiǎn)、證券、交易所、互聯(lián)網(wǎng)金融 保險(xiǎn)、銀行、證券、互聯(lián)網(wǎng)金融 保險(xiǎn)、證券、數(shù)據(jù)分析、一體化 互聯(lián)網(wǎng)金融、銀行、證券 無 三、大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用（一）大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值探討1.提升決策效率 大數(shù)據(jù)分析可以幫助金融機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)以事實(shí)為中心的經(jīng)營(yíng)方法。大數(shù)據(jù)可以幫助金融機(jī)構(gòu)，以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，逐步從靜態(tài)的現(xiàn)象分析和預(yù)測(cè)，過渡到針對(duì)場(chǎng)景提供動(dòng)態(tài)化的決策建議，從而更精準(zhǔn)地對(duì)市場(chǎng)變化做出反應(yīng)。 2.強(qiáng)化數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理能力 金融機(jī)構(gòu)大量使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)，成本較高，而且對(duì)于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)分析能力不足。通過大數(shù)據(jù)底層

27、平臺(tái)建設(shè)，可以在部分場(chǎng)景替換傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)，并實(shí)現(xiàn)文字、圖片和視頻等更加多元化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)分析，有效提升金融結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理能力。 3.實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷服務(wù) 在互聯(lián)網(wǎng)金融模式的沖擊下，整個(gè)金融業(yè)的運(yùn)作模式面臨重構(gòu)，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈，基于數(shù)據(jù)的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)需求和產(chǎn)品創(chuàng)新需求日益迫切。大數(shù)據(jù)可以幫助金融機(jī)構(gòu)更好的識(shí)別客戶需求，打造良好客戶體驗(yàn)，提升綜合競(jìng)爭(zhēng)力。 4.增強(qiáng)風(fēng)控管理能力 大數(shù)據(jù)技術(shù)可以幫助金融機(jī)構(gòu)將與客戶有關(guān)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行全量匯聚分析，識(shí)別可疑信息和違規(guī)操作，強(qiáng)化對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)判和防控能力，在使用更少的風(fēng)控人員的條件下，帶來更加高效可靠的風(fēng)控管理。 （二）大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)剖析1大數(shù)據(jù)技

28、術(shù)原理 大數(shù)據(jù)能夠提供數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)計(jì)算、數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析等功能，具備隨著數(shù)據(jù)規(guī)模擴(kuò)大進(jìn)行橫向擴(kuò)展的能力。從功能角度，大數(shù)據(jù)技術(shù)主要分為數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)計(jì)算、數(shù)據(jù)分析四層，以及資源管理功能。 圖 4：大數(shù)據(jù)技術(shù)層次1 數(shù)據(jù)采集：負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的采集、傳輸工作，大規(guī)模的數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)采集步驟后，才能夠進(jìn)入大數(shù)據(jù)平臺(tái)，從而進(jìn)行后續(xù)處理。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：負(fù)責(zé)大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)工作。主要利用分布式和多副本策略保證TB、PB 量級(jí)的數(shù)據(jù)安全有效的進(jìn)行存儲(chǔ)，從而為數(shù)據(jù)分析提供底層支持。數(shù)據(jù)計(jì)算：負(fù)責(zé)大規(guī)模數(shù)據(jù)的計(jì)算工作。利用分布式和規(guī)范化的編程框架，將單機(jī)難以處理的數(shù)據(jù)分散到多臺(tái)機(jī)器上進(jìn)行分析處理，從

29、而使大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘成為可能。數(shù)據(jù)分析：負(fù)責(zé)大規(guī)模數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)應(yīng)用。與具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景相結(jié)合，通過統(tǒng)計(jì)分析、深度學(xué)習(xí)等上層數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)，將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的信息，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)增值。資源管理：負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的資源管理工作。利用調(diào)度隊(duì)列，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)等機(jī)制，及時(shí)發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)平臺(tái)中的服務(wù)器健康狀況并自動(dòng)化調(diào)度，保證集群工作質(zhì)量。2金融大數(shù)據(jù)特性 金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)要求大數(shù)據(jù)平臺(tái)具有實(shí)時(shí)計(jì)算的能力。目前，金融機(jī)構(gòu)最常使用的大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景為精準(zhǔn)營(yíng)銷、實(shí)時(shí)風(fēng)控、交易預(yù)警和反欺詐等業(yè)務(wù)都需要實(shí)時(shí)計(jì)算的支撐。大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)可以對(duì)金融企業(yè)已有客戶和部分優(yōu)質(zhì)潛在客戶進(jìn)行覆蓋，對(duì)客戶進(jìn)行畫像和實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)控，用以構(gòu)建主動(dòng)、高效、智能的營(yíng)

30、銷1 大數(shù)據(jù)平臺(tái)選型建設(shè)指南，中國(guó)信息通信研究院。和風(fēng)險(xiǎn)管控體系。圖 5：金融大數(shù)據(jù)架構(gòu)1 為切實(shí)做到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，金融企業(yè)需要定制化的技術(shù)平臺(tái)。首先，金融企業(yè)要進(jìn)行頂層設(shè)計(jì)，把技術(shù)和業(yè)務(wù)結(jié)合起來，將技術(shù)應(yīng)用在企業(yè)價(jià)值鏈的每個(gè)場(chǎng)景上。其次，金融企業(yè)需要大規(guī)模的系統(tǒng)改造。為實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的匯聚，需要將原來存儲(chǔ)在上百個(gè)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，重新設(shè)計(jì)并搭建數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、傳輸?shù)募軜?gòu)。最后，金融大數(shù)據(jù)需要更加完善的安全保障措施。金融數(shù)據(jù)的泄露、篡改可能造成系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，甚至危及社會(huì)穩(wěn)定。部分?jǐn)?shù)據(jù)如用于金融交易的用戶鑒別與支付授權(quán)信息需要全流程加密。（三）大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景解讀大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用提升了金

31、融行業(yè)的資源配置效率，強(qiáng)化了其風(fēng)險(xiǎn)管控能力，1 金融科技治理與研究，銀行業(yè)信息科技風(fēng)險(xiǎn)管理高層指導(dǎo)委員會(huì)。 PAGE 42有效促進(jìn)了金融業(yè)務(wù)的創(chuàng)新發(fā)展。金融大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)、證券行業(yè)、保險(xiǎn)行業(yè)、支付清算行業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)都得到了廣泛的應(yīng)用。 1大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)中的應(yīng)用 信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估：傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法是銀行基于過往的信貸數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)等靜態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)客戶的違約風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，這種方式缺少前瞻性。大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法則考慮了銀行內(nèi)部已掌握的客戶相關(guān)信息，也考慮了外部機(jī)構(gòu)的信息，比如人行征信信息、客戶公共評(píng)價(jià)、商務(wù)經(jīng)營(yíng)、收支消費(fèi)、社會(huì)關(guān)聯(lián)等商業(yè)銀行貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估資源。因此大數(shù)據(jù)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估更趨近于事實(shí)，更可

32、以識(shí)別客戶需求、估算客戶價(jià)值、判斷客戶優(yōu)劣、預(yù)測(cè)客戶違約風(fēng)險(xiǎn)。 供應(yīng)鏈金融：供應(yīng)鏈金融的風(fēng)險(xiǎn)控制從授信主體向整個(gè)鏈條轉(zhuǎn)變。供應(yīng)鏈金融可以由資產(chǎn)優(yōu)質(zhì)、資金充足和授信額度高的核心企業(yè)做擔(dān)保，以產(chǎn)品或應(yīng)收賬款做質(zhì)押，幫助上下游企業(yè)獲得資金。銀行利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析企業(yè)之間的關(guān)系圖譜，進(jìn)行關(guān)聯(lián)企業(yè)分析及風(fēng)險(xiǎn)控制；銀行以核心企業(yè)為切入點(diǎn)，將供應(yīng)鏈上的多個(gè)關(guān)鍵企業(yè)作為一個(gè)整體。利用交往圈分析模型，持續(xù)觀察企業(yè)間的通信交往數(shù)據(jù)變化情況，通過與基線數(shù)據(jù)的對(duì)比來洞察異常的交往動(dòng)態(tài)，評(píng)估供應(yīng)鏈的健康度及企業(yè)貸后風(fēng)險(xiǎn)。 2大數(shù)據(jù)在證券行業(yè)中的應(yīng)用 股市行情預(yù)測(cè)：證券企業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行持續(xù)性跟蹤監(jiān)測(cè)，對(duì)賬本投

33、資收益率、持倉(cāng)率、資金流動(dòng)情況等一系列指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，拓寬證券企業(yè)量化投資數(shù)據(jù)維度，構(gòu)建投研模型，對(duì)股票市場(chǎng)行情進(jìn)行預(yù)測(cè)。 股價(jià)預(yù)測(cè)：證券行業(yè)沿用羅伯特席勒的投資模型，模型中主要參考三個(gè)變量：投資項(xiàng)目計(jì)劃的現(xiàn)金流、公司資本的估算成本、股票市場(chǎng)對(duì)投資的反應(yīng)（市場(chǎng)情緒）。市場(chǎng)本身帶有主觀判斷因素，而大數(shù)據(jù)技術(shù)可以收集并分析社交網(wǎng)絡(luò)如微博、朋友圈、專業(yè)論壇等渠道上的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，了解市場(chǎng)對(duì)特定企業(yè)的觀感，獲得股票市場(chǎng)對(duì)投資的反應(yīng)。 3大數(shù)據(jù)在保險(xiǎn)行業(yè)中的應(yīng)用 騙保識(shí)別：賠付管理一直是險(xiǎn)企的關(guān)注點(diǎn)。賠付中的“異常值”（即超大額賠付）是推高賠付成本的主要驅(qū)動(dòng)因素之一。保險(xiǎn)欺詐嚴(yán)重?fù)p害了保險(xiǎn)公司

34、的利益，傳統(tǒng)的保險(xiǎn)欺詐專項(xiàng)調(diào)查往往耗費(fèi)大量時(shí)間。保險(xiǎn)企業(yè)借助大數(shù)據(jù)手段，可以建立保險(xiǎn)欺詐識(shí)別模型，篩選疑似詐騙索賠案例，再展開調(diào)查，調(diào)高調(diào)查效率。此外，保險(xiǎn)企業(yè)可以結(jié)合內(nèi)部、第三方和社交媒體等數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值檢測(cè)，包括了客戶的健康狀況、財(cái)產(chǎn)狀況、理賠記錄等，及時(shí)采取干預(yù)措施，減少先期賠付。 風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)：保險(xiǎn)企業(yè)對(duì)保費(fèi)的定義是基于對(duì)一個(gè)群體的風(fēng)險(xiǎn)判斷。大數(shù)據(jù)為 風(fēng)險(xiǎn)判斷帶來前所未有的創(chuàng)新。保險(xiǎn)公司通過大數(shù)據(jù)分析可以解決風(fēng)險(xiǎn)管理問題。比如，通過智能監(jiān)控裝置搜集駕駛者的行車數(shù)據(jù)；通過社交媒體搜集駕駛者的行 為數(shù)據(jù)；通過醫(yī)療系統(tǒng)搜集駕駛者的健康數(shù)據(jù)。以這些數(shù)據(jù)為出發(fā)點(diǎn)對(duì)客戶進(jìn)行 風(fēng)險(xiǎn)判斷，制定靈活定價(jià)模式

35、，提高客戶粘性。 4大數(shù)據(jù)在支付清算行業(yè)中的應(yīng)用 交易欺詐識(shí)別：面對(duì)盜刷和金融詐騙案件頻發(fā)的現(xiàn)狀，支付清算企業(yè)交易詐騙識(shí)別挑戰(zhàn)巨大。大數(shù)據(jù)可以利用賬戶基本信息、交易歷史、位置歷史、歷史行為模式、正在發(fā)生行為模式等，結(jié)合智能規(guī)則引擎進(jìn)行實(shí)時(shí)的交易反欺詐分析。整個(gè)技術(shù)實(shí)現(xiàn)流程為實(shí)時(shí)采集行為日志、實(shí)時(shí)計(jì)算行為特征、實(shí)時(shí)判斷欺詐等級(jí)、實(shí)時(shí)觸發(fā)風(fēng)控決策、案件歸并形成閉環(huán)。 數(shù)據(jù)資產(chǎn)變現(xiàn)：目前，支付服務(wù)的客戶滲透率越來越高。人們大量使用移動(dòng)設(shè)備進(jìn)行網(wǎng)上小額支付。支付清算行業(yè)真正的“金礦”就是這些高價(jià)值的用戶消費(fèi)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不僅可以將應(yīng)用于支付清算業(yè)務(wù)的優(yōu)化，還可以直接轉(zhuǎn)化成資產(chǎn)用于分析了解客戶的“消費(fèi)路

36、徑”，包括客戶進(jìn)行日常消費(fèi)時(shí)的典型順序、購(gòu)物地點(diǎn)、購(gòu)買內(nèi)容和購(gòu)物順序。通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，將分析結(jié)果銷售給商家或營(yíng)銷公司，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)變現(xiàn)。 5大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)中的應(yīng)用 精準(zhǔn)營(yíng)銷：在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，客戶在消費(fèi)需求和消費(fèi)行為上快速轉(zhuǎn)變。在消費(fèi)需求上，客戶需求出現(xiàn)細(xì)化；在消費(fèi)行為上，客戶消費(fèi)渠道多樣化。因此， 互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)急需一種更為精準(zhǔn)的營(yíng)銷解決方案。具體來講，互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)精準(zhǔn)營(yíng)銷的主要應(yīng)用目標(biāo)主要為三點(diǎn)：一是精準(zhǔn)定位營(yíng)銷對(duì)象。二是精準(zhǔn)提供智能決策方案。三是精準(zhǔn)業(yè)務(wù)流程，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷的“一站式”操作。 黑產(chǎn)防范：互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)追求服務(wù)體驗(yàn)，強(qiáng)調(diào)便捷高效，簡(jiǎn)化手續(xù)。不法分子利用這一特

37、點(diǎn)，虛假注冊(cè)、利用網(wǎng)絡(luò)購(gòu)買的身份信息與銀行卡進(jìn)行套現(xiàn)，“多頭借貸”乃至開發(fā)電腦程序騙取貸款等已經(jīng)形成了一條“黑色”產(chǎn)業(yè)鏈。大數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)掌握互聯(lián)網(wǎng)金融黑產(chǎn)的行為特點(diǎn)，從業(yè)人員規(guī)模、團(tuán)伙地域化分布以及專業(yè)化工具等情況，并制定針對(duì)性的策略，識(shí)別黑色產(chǎn)業(yè)鏈和減少損失。 消費(fèi)信貸：消費(fèi)信貸具有小額、分散、高頻、無抵押和利息跨度極大的特點(diǎn)。貸款額度可以小到 100 元人民幣；一家機(jī)構(gòu)一天放貸數(shù)量可能達(dá)到數(shù)萬到數(shù)十萬筆；90%以上是純信用貸，只能依靠數(shù)據(jù)進(jìn)行審批；年化利率從 4%到 500%的都有。大數(shù)據(jù)需要貫穿到客戶全生命周期的始末?；诖髷?shù)據(jù)的自動(dòng)評(píng)分模型、自動(dòng)審批系統(tǒng)和催收系統(tǒng)可以彌補(bǔ)無信用記錄

38、客戶的缺失信貸數(shù)據(jù)。 （四）大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域應(yīng)用的典型產(chǎn)品對(duì)比分析重點(diǎn)大數(shù)據(jù)企業(yè)都提供 Hadoop/Spark 大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)等大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)產(chǎn)品。但在上層應(yīng)用上，如分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、畫像分析、關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析和數(shù)據(jù)可視化，僅有部分企業(yè)提供。 表 2：部分大數(shù)據(jù)企業(yè)產(chǎn)品指標(biāo)對(duì)比1 企業(yè) 阿里云 騰訊云 京東云 金山云 UCloud 電信云 Hadoop Spark 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) 分布式數(shù)據(jù)庫(kù) 無 無 無 畫像分析 無無 關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析 無 無 無無 數(shù)據(jù)可視化 無無 1 第五批大數(shù)據(jù)產(chǎn)品評(píng)測(cè)結(jié)果，中國(guó)信息通信研究院四、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用（一）人工智能在金

39、融領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值探討進(jìn)一步提升金融行業(yè)的數(shù)據(jù)處理能力與效率 隨著金融行業(yè)的不斷發(fā)展，沉淀了大量的金融數(shù)據(jù)，主要涉及金融交易、個(gè)人信息、市場(chǎng)行情、風(fēng)險(xiǎn)控制、投資理財(cái)?shù)取＿@些數(shù)據(jù)容量巨大且類型豐富，占據(jù)寶貴的儲(chǔ)存資源，而從業(yè)人員卻無法對(duì)其進(jìn)行有效分析以供決策。雖然大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)對(duì)此有所改善，但在數(shù)據(jù)的有效處理與分析挖掘上仍面臨較大挑戰(zhàn)。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷推進(jìn)，金融機(jī)構(gòu)嘗試將海量數(shù)據(jù)供機(jī)器進(jìn)行學(xué)習(xí)，不斷完善機(jī)器的認(rèn)知能力，幾乎達(dá)到與人類相媲美的水平，尤其在金融交易與風(fēng)險(xiǎn)管理這類對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)的處理方面，人工智能有效利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選分析，幫助金融機(jī)構(gòu)更高效的決策分析，提升金融業(yè)務(wù)能力。推動(dòng)金融服務(wù)

40、模式趨向主動(dòng)化、個(gè)性化、智能化 傳統(tǒng)技術(shù)模式下，金融行業(yè)通過面對(duì)面交流的方式發(fā)掘客戶需求。同時(shí)，受 人力資源和數(shù)據(jù)處理能力影響，金融行業(yè)只面向少數(shù)高凈值客戶提供定制化服務(wù)， 而對(duì)絕大多數(shù)普通客戶僅提供一般化服務(wù)。隨著人工智能的飛速發(fā)展，機(jī)器能夠 模擬人的認(rèn)知與功能，使批量實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶的個(gè)性化和智能化服務(wù)成為可能，這將 對(duì)目前金融行業(yè)溝通客戶、挖掘客戶金融需求的模式發(fā)生重大改變。整體而言， 人工智能技術(shù)將顯著改變金融行業(yè)現(xiàn)有格局，在前臺(tái)可以用于提升客戶體驗(yàn)，使 服務(wù)更加個(gè)性化；在中臺(tái)輔助支持金融交易的分析與預(yù)測(cè)，使決策更加智能化； 在后臺(tái)用于風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和防控保障，使管理更加穩(wěn)定化。提升金融風(fēng)險(xiǎn)控制效

41、能 在傳統(tǒng)模式下，金融機(jī)構(gòu)難以查證客戶提供信息的真實(shí)性，交易雙方信息的不對(duì)稱性，使得金融機(jī)構(gòu)面臨用戶隱瞞甚至編造個(gè)人信息的業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。人工智能可從大量?jī)?nèi)部與外部數(shù)據(jù)中，獲取關(guān)鍵信息進(jìn)行挖掘分析，對(duì)客戶群體進(jìn)行篩選和欺詐風(fēng)險(xiǎn)鑒別，并將結(jié)果反饋給金融機(jī)構(gòu)。此模式不僅能夠降低交易雙方間存在的信息不對(duì)稱性，有效降低業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，還能對(duì)市場(chǎng)趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，為金融機(jī)構(gòu)提供有效的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)提前采取預(yù)防措施。助推普惠金融服務(wù)發(fā)展 人工智能技術(shù)能夠通過降低金融服務(wù)成本、提升金融服務(wù)效率和擴(kuò)大金融服務(wù)范圍，來推動(dòng)普惠金融服務(wù)的快速發(fā)展。智能營(yíng)銷能幫助金融機(jī)構(gòu)精準(zhǔn)獲客， 減少營(yíng)銷成本；智能風(fēng)控能在金融業(yè)務(wù)流程中

42、提高風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、預(yù)警、防范及風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)能力，降低風(fēng)險(xiǎn)甄別成本。智能金融業(yè)務(wù)模式可以讓金融可以有效伸延與普惠到最需要的弱勢(shì)人群，從而推動(dòng)金融的普惠化。（二）人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)剖析1. 人工智能通用技術(shù)原理 人工智能的技術(shù)架構(gòu)層級(jí)可分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層?；A(chǔ)層：由數(shù)據(jù)資源、軟件設(shè)施和硬件設(shè)施組成。主要以硬件設(shè)施為核心， 其中包括 GPU/FPGA 等用于性能加速的硬件、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片、傳感器與中間件。軟件設(shè)施為人工智能應(yīng)用的構(gòu)建提供云計(jì)算與大數(shù)據(jù)平臺(tái)。這些是支撐人工智能應(yīng)用的前提；技術(shù)層：主要依托基礎(chǔ)層的硬件、軟件平臺(tái)和數(shù)據(jù)資源，通過機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)框架與核心算法，開發(fā)面向不同領(lǐng)域的通用

43、技術(shù)，如計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、人機(jī)交互等；應(yīng)用層：主要基于基礎(chǔ)層與技術(shù)層的支撐搭建智能應(yīng)用平臺(tái)，從而實(shí)現(xiàn)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的融合，實(shí)現(xiàn)不同場(chǎng)景的應(yīng)用，如智能金融、智能教育、智能醫(yī)療、智能交通等。圖 6：人工智能通用技術(shù)架構(gòu) 2. 金融領(lǐng)域下的人工智能關(guān)鍵技術(shù) 在金融領(lǐng)域應(yīng)用中，人工智能主要包括五個(gè)關(guān)鍵技術(shù)：機(jī)器學(xué)習(xí)、生物識(shí)別、自然語言處理、語音技術(shù)以及知識(shí)圖譜。圖 7：人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù) 機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)具有多種衍生方法，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。在金融領(lǐng)域中，監(jiān)督學(xué)習(xí)用于對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與挖掘， 尋找數(shù)據(jù)集的規(guī)律，對(duì)未來趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)；無監(jiān)督學(xué)習(xí)用于嘗試解析

44、數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)， 并確定其背后的主要規(guī)則。其中聚類分析可將金融數(shù)據(jù)集基于某些相似性概念將其進(jìn)行分組，而因子分析旨在識(shí)別金融數(shù)據(jù)中的主要內(nèi)在規(guī)律或確定數(shù)據(jù)的最佳表示方法，在復(fù)雜投資組合中，因子分析可提取數(shù)據(jù)的主要成分；深度學(xué)習(xí)方法通過深度網(wǎng)絡(luò)的表示從大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)各種規(guī)律，可用于金融交易各個(gè)階段；而強(qiáng)化學(xué)習(xí)則使用算法來探索和尋找最有利的交易策略。生物識(shí)別：指紋識(shí)別、人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別和指靜脈識(shí)別是金融行業(yè)應(yīng)用范圍較廣的四項(xiàng)生物識(shí)別技術(shù)。指紋識(shí)別技術(shù)涉及指紋樣本采集、存儲(chǔ)以及 OCR技術(shù)，通過攝像頭提取指紋后經(jīng)過指紋識(shí)別算法完成身份識(shí)別認(rèn)證；人臉識(shí)別過程主要包括獲取人臉圖像、進(jìn)行特征提取、根據(jù)特征進(jìn)行決策

45、分類、完成匹配識(shí)別；虹膜識(shí)別采用紅外成像技術(shù)，將虹膜紋絡(luò)特征輸入計(jì)算機(jī)，成為可供自動(dòng)識(shí)別的人體身份證；指靜脈識(shí)別通過指靜脈識(shí)別儀取得個(gè)人手指靜脈分布圖，將特征值存儲(chǔ)，然后進(jìn)行匹配，進(jìn)行個(gè)人身份鑒定的技術(shù)。目前，以上生物識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于客戶身份驗(yàn)證、遠(yuǎn)程開戶、無卡取款、刷臉支付、金庫(kù)管理和網(wǎng)絡(luò)借貸等金融場(chǎng)景。自然語言處理：多數(shù)金融行業(yè)的信息為文本形式，比如新聞公告、年報(bào)、研究報(bào)告。通過用自然語言處理和知識(shí)圖譜，大大提升了獲取數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)清洗、深度加工的效率。尤其在投研領(lǐng)域中，自然語言處理技術(shù)可對(duì)海量復(fù)雜的企業(yè)信息進(jìn)行處理，以提取出行業(yè)分析人員最關(guān)注的數(shù)據(jù)指標(biāo)，并進(jìn)行投資分析總結(jié)，最大化減少不必要的重

46、復(fù)人力勞動(dòng)，幫助分析人員進(jìn)行投資決策。語音技術(shù)：在金融領(lǐng)域應(yīng)用中，語音識(shí)別通常與語音合成技術(shù)結(jié)合在一起， 提供一個(gè)基于語音的自然流暢的人機(jī)交互方法。語音識(shí)別整個(gè)過程包含語音信號(hào)處理、靜音切除、聲學(xué)特征提取、模式匹配等多個(gè)環(huán)節(jié)。其應(yīng)用遍布各大銀行及證券公司的電話銀行、信用卡中心、委托交易、自助繳費(fèi)、充值等各項(xiàng)業(yè)務(wù)，以及語音導(dǎo)航、業(yè)務(wù)咨詢、投訴申報(bào)、帳戶查詢、政策咨詢等非交易性業(yè)務(wù)中。由于金融行業(yè)帶有明顯的客戶服務(wù)屬性，加上完整而龐大的業(yè)務(wù)及數(shù)據(jù)積累，因此成為語音技術(shù)的重要應(yīng)用陣地。知識(shí)圖譜：在金融行業(yè)的數(shù)據(jù)中，存在著大量的實(shí)體和關(guān)系。通過知識(shí)圖譜技術(shù)將其建立連接形成大規(guī)模的實(shí)體關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，可以突破

47、傳統(tǒng)的計(jì)算模式，從“實(shí)體-關(guān)系”的角度整合金融行業(yè)現(xiàn)有數(shù)據(jù)，結(jié)合外部數(shù)據(jù)，從而更有效地挖掘潛在客戶、預(yù)警潛在風(fēng)險(xiǎn)，幫助金融行業(yè)各項(xiàng)業(yè)務(wù)提升效率、發(fā)揮價(jià)值。（三）人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景解讀目前，人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域應(yīng)用的范圍主要集中在智能客服、智能投顧、智能風(fēng)控、智能投研、智能營(yíng)銷等方面。1智能客服 智能客服主要以語音技術(shù)、自然語言理解、知識(shí)圖譜等為技術(shù)基礎(chǔ)，掌握客戶需求，通過自動(dòng)獲取客戶特征和知識(shí)庫(kù)等內(nèi)容，幫助客服快速解決客戶問題。智能客服系統(tǒng)采用自然語言處理技術(shù)，提取客戶意圖，并通過知識(shí)圖譜構(gòu)建客服機(jī)器人的理解和答復(fù)體系。同時(shí)，智能客服以文本或語音等方式與用戶進(jìn)行多渠道交互，為廣大客

48、戶提供了更為便捷和個(gè)性化的服務(wù)，在降低人工服務(wù)壓力和運(yùn)營(yíng)成本的同時(shí)進(jìn)一步增強(qiáng)了用戶體驗(yàn)。圖 8：智能客服技術(shù)架構(gòu) 2. 智能投顧 智能投顧又稱機(jī)器人投顧，主要是根據(jù)投資者的風(fēng)險(xiǎn)偏好、財(cái)務(wù)狀況與理財(cái)目標(biāo)，運(yùn)用智能算法及投資組合理論，為用戶提供智能化的投資管理服務(wù)。智能投顧基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法以及現(xiàn)代資產(chǎn)組合優(yōu)化理論，來構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)模型， 并利用網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)和人工智能技術(shù)對(duì)客戶提供個(gè)性化的理財(cái)顧問服務(wù)。傳統(tǒng)投資顧問需要站在投資者的角度，幫助投資者進(jìn)行符合其風(fēng)險(xiǎn)偏好特征、適應(yīng)某一特定時(shí)期市場(chǎng)表現(xiàn)的投資組合管理。智能投顧的應(yīng)用價(jià)值在于可代替或部分替代昂貴的財(cái)務(wù)顧問人工服務(wù)，將投資顧問服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化、批量化，降

49、低服務(wù)成本，降低財(cái)富管理的費(fèi)率和投資門檻，實(shí)現(xiàn)更加普遍的投顧服務(wù)。圖 9：智能投顧技術(shù)架構(gòu) 3. 智能風(fēng)控 知識(shí)圖譜、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)應(yīng)用于征信反欺詐領(lǐng)域，其模式是將不同來源的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)整合在一起，分析諸如企業(yè)上下游、合作對(duì)手、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手、母子公司、投資等關(guān)系數(shù)據(jù)，使用知識(shí)圖譜等技術(shù)大規(guī)模監(jiān)測(cè)其中存在的不一致性，發(fā)現(xiàn)可能存在的欺詐疑點(diǎn)。在信用風(fēng)險(xiǎn)管理方面，關(guān)聯(lián)知識(shí)圖譜可以利用“大數(shù)據(jù)+人工智能技術(shù)”建立的信用評(píng)估模型，刻畫精準(zhǔn)的用戶畫像，對(duì)用戶進(jìn)行綜合評(píng)定，提高風(fēng)險(xiǎn)管控能力。圖 10：智能風(fēng)控技術(shù)架構(gòu) 智能投研 傳統(tǒng)投研業(yè)務(wù)需要收集大量的資料，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和報(bào)告撰寫，投研人員每天需要耗

50、費(fèi)大量時(shí)間進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集與處理。智能投研基于大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)圖譜技術(shù)，將數(shù)據(jù)、信息、決策進(jìn)行智能整合，并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的智能化關(guān)聯(lián)，形成文檔供分析師、投資者使用，輔助決策，甚至自動(dòng)生成投研報(bào)告。圖 11：智能投研技術(shù)架構(gòu)智能營(yíng)銷 人工智能可以通過用戶畫像和大數(shù)據(jù)模型精準(zhǔn)定位用戶需求，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷。智能營(yíng)銷在可量化的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，基于大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算框架等技術(shù)，分析 消費(fèi)者個(gè)體的消費(fèi)模式和特點(diǎn)，以此來劃分客戶群體，從而精確找到目標(biāo)客戶， 進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷和個(gè)性化推薦。智能營(yíng)銷相較于傳統(tǒng)營(yíng)銷模式，具有時(shí)效性強(qiáng)、精 準(zhǔn)性高、關(guān)聯(lián)性大、性價(jià)比高、個(gè)性化強(qiáng)的特點(diǎn)。圖 12：智能營(yíng)銷技術(shù)架構(gòu)（四）人工智

51、能在金融領(lǐng)域應(yīng)用的典型產(chǎn)品對(duì)比分析目前，國(guó)內(nèi)大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)均建立了自主研發(fā)的 AI 平臺(tái)，并對(duì)外開放人工智能領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)，如機(jī)器學(xué)習(xí)、人臉識(shí)別、自然語言處理、知識(shí)圖譜等。此外一些企業(yè)依靠自身核心技術(shù)推出針對(duì)金融行業(yè)具體場(chǎng)景的智能風(fēng)控和智能營(yíng)銷產(chǎn)品。智能風(fēng)控產(chǎn)品涉及反欺詐、個(gè)人與企業(yè)征信、金融監(jiān)管等場(chǎng)景，輔助金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理體系；智能客服產(chǎn)品則通過多渠道服務(wù)方式，優(yōu)化金融企業(yè)的對(duì)外服務(wù)模式。具體產(chǎn)品對(duì)比如表 3 所示：AI 平臺(tái) 表 3：部分金融人工智能產(chǎn)品功能對(duì)比1 阿里云騰訊云百度云京東金融云 機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái) 人臉識(shí)別 語音技術(shù) 圖像識(shí)別 文字識(shí)別 自然語言處理 聲紋識(shí)別 視頻技術(shù) 知識(shí)圖譜

52、智能風(fēng)控 同盾科技明略數(shù)據(jù)百融金服 核心技術(shù) 決策引擎、AI 風(fēng)控模型、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 知識(shí)圖譜 機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理 服務(wù)行業(yè)反欺詐、信貸風(fēng)控金融監(jiān)管、內(nèi)控企業(yè)征信、個(gè)人信用評(píng)估 貸前審核、貸中復(fù)查、貸后監(jiān)業(yè)務(wù)場(chǎng)景 控、賬戶與交易安全保護(hù) 反欺詐、反洗錢、內(nèi)控合規(guī)與審計(jì)、證券市場(chǎng)監(jiān)察、精準(zhǔn)營(yíng)銷 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、價(jià)值增值、失聯(lián)催收、官網(wǎng)管理、銷售服務(wù) 客戶案例 興業(yè)銀行、北京銀行、中信銀行、中國(guó)平安、眾安保險(xiǎn)等 銀聯(lián)商務(wù)、河北郵政分行等 光大銀行、廣發(fā)銀行、華夏 銀行、浦發(fā)銀行、興業(yè)銀行、人人貸、馬上消費(fèi)金融等 關(guān)鍵技術(shù) 知識(shí)圖譜、數(shù)據(jù)挖掘、 機(jī)器學(xué)習(xí)、大規(guī)模知識(shí)處自然語言處理、深度學(xué)習(xí)大規(guī)模知識(shí)處理、

53、自理、自然語義理解、知識(shí)圖然語義理解譜 智能客服 環(huán)信Udesk風(fēng)語者 1 數(shù)據(jù)來源：各企業(yè)官網(wǎng)支持渠道 APP、網(wǎng)頁、微信、微博 APP、網(wǎng)頁、微信 APP、網(wǎng)頁、微信、微博、郵件 功能特點(diǎn) 單輪會(huì)話、多輪會(huì)話、人機(jī)協(xié)作、問答優(yōu)化、智能質(zhì)檢 三層立體式引導(dǎo)、輸入自動(dòng)補(bǔ)位引導(dǎo)、模糊推理反問引導(dǎo)、職能語句橫向拓展 三層立體式引導(dǎo)、輸入自動(dòng)補(bǔ)位引導(dǎo)、模糊推理反問引導(dǎo)、職能語句橫向拓展 客戶案例 新浪、中國(guó)銀聯(lián)、中信證券、中意人壽 懶財(cái)網(wǎng)、錢牛牛、安邦保險(xiǎn)、盒子支付、晉城銀行 中國(guó)電信、中國(guó)移動(dòng) 五、區(qū)塊鏈在金融領(lǐng)域的應(yīng)用（一）區(qū)塊鏈在金融領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值探討重構(gòu)信用創(chuàng)造機(jī)制 區(qū)塊鏈技術(shù)基于非對(duì)稱加密

54、算法，實(shí)現(xiàn)了信用創(chuàng)造機(jī)制的重構(gòu)：在金融交易系統(tǒng)中，通過算法為人們創(chuàng)造信用，從而達(dá)成共識(shí)。交易雙方無需了解對(duì)方基本信息，也無需借助第三方機(jī)構(gòu)的擔(dān)保，直接進(jìn)行可信任的價(jià)值交換。區(qū)塊鏈的技術(shù)特性保證了，系統(tǒng)內(nèi)部?jī)r(jià)值交換過程中的行為記錄、傳輸、存儲(chǔ)的結(jié)果都是可信的，區(qū)塊鏈記錄的信息一旦生成將無法篡改，除非占有全網(wǎng)總算力的 51%以上才有可能對(duì)記錄進(jìn)行修改。降低金融監(jiān)管成本 金融行業(yè)在防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)上，需要借助多道審計(jì)來控制金融風(fēng)險(xiǎn)，監(jiān)管成本較高。特別是隨著互聯(lián)網(wǎng)金融等新興金融服務(wù)模式的出現(xiàn)，金融管控要求逐步提升，監(jiān)管的難度不斷增加，整個(gè)金融系統(tǒng)的監(jiān)管成本越來越高。區(qū)塊鏈通過分布式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，將信息儲(chǔ)存于

55、全網(wǎng)中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)，單個(gè)節(jié)點(diǎn)信息缺失不影響其余節(jié)點(diǎn)正常運(yùn)轉(zhuǎn)。區(qū)塊鏈技術(shù)，以其防篡改、高透明的特性，保證了每個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)內(nèi)容的真實(shí)完整性，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的可追責(zé)性，降低了金融監(jiān)管的成本。實(shí)現(xiàn)高效低成本的交易模式 區(qū)塊鏈通過共識(shí)機(jī)制替代中心化的信任創(chuàng)造方式，實(shí)現(xiàn)任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)在不依賴任何中心平臺(tái)的情況下進(jìn)行點(diǎn)對(duì)點(diǎn)交易。點(diǎn)對(duì)點(diǎn)交易模式無需第三方介入，大幅降低信息傳遞過程中出現(xiàn)錯(cuò)誤的可能，從而提升信息傳輸效率。而且，基于區(qū)塊鏈技術(shù)的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)交易由計(jì)算機(jī)程序自動(dòng)確認(rèn)執(zhí)行雙方交易結(jié)果，即交易確認(rèn)和清算結(jié)算在同一時(shí)間完成，大幅度提高了金融交易和結(jié)算效率。實(shí)現(xiàn)個(gè)人隱私保護(hù) 隨著金融業(yè)務(wù)與信息技術(shù)的不斷融合，用戶身份識(shí)別和

56、安全認(rèn)證成為一項(xiàng)重要問題。區(qū)塊鏈技術(shù)通過基于節(jié)點(diǎn)的授權(quán)機(jī)制，將私密性和匿名性植入到用戶控制的隱私權(quán)限設(shè)計(jì)中，只有授權(quán)節(jié)點(diǎn)才有相應(yīng)權(quán)限查閱和修改有關(guān)數(shù)據(jù)信息。區(qū)塊鏈技術(shù)對(duì)于完善用戶個(gè)人信息保護(hù)制度，保證個(gè)人信息、財(cái)產(chǎn)狀況、信用狀況等私密信息安全，具有重要應(yīng)用價(jià)值。（二）區(qū)塊鏈在金融領(lǐng)域應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)剖析1. 區(qū)塊鏈通用技術(shù)原理 區(qū)塊鏈具有去中心化、時(shí)序數(shù)據(jù)、集體維護(hù)、可編程和安全可信等特點(diǎn)1。去中心化：區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的驗(yàn)證、記賬、存儲(chǔ)、維護(hù)和傳輸?shù)冗^程均是基于分布式系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，采用純數(shù)學(xué)方法而不是中心機(jī)構(gòu)來建立分布式節(jié)點(diǎn)間的信任關(guān)系， 從而形成去中心化的可信任的分布式系統(tǒng)；時(shí)序數(shù)據(jù)：區(qū)塊鏈采用帶有時(shí)間

57、戳的鏈?zhǔn)絽^(qū)塊結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，從而為數(shù)據(jù)增加了時(shí)間維度，具有極強(qiáng)的可驗(yàn)證性和可追溯性；集體維護(hù)：區(qū)塊鏈系統(tǒng)采用特定的經(jīng)濟(jì)激勵(lì)機(jī)制來保證分布式系統(tǒng)中所有節(jié)點(diǎn)均可參與數(shù)據(jù)區(qū)塊的驗(yàn)證過程，并通過共識(shí)算法來選擇特定的節(jié)點(diǎn)將新區(qū)塊添加到區(qū)塊鏈；可編程：區(qū)塊鏈技術(shù)可提供靈活的腳本代碼系統(tǒng)，支持用戶創(chuàng)建高級(jí)的智能合約、貨幣或其它去中心化應(yīng)用；安全可信：區(qū)塊鏈技術(shù)采用非對(duì)稱密碼學(xué)原理對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密，同時(shí)借助分布式系統(tǒng)各節(jié)點(diǎn)的工作量證明等共識(shí)算法形成的強(qiáng)大算力來抵御外部攻擊、保證區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)不可篡改和不可偽造，因而具有較高的安全性。2. 區(qū)塊鏈在金融領(lǐng)域技術(shù)架構(gòu) 區(qū)塊鏈系統(tǒng)由數(shù)據(jù)層、網(wǎng)絡(luò)層、共識(shí)層、激勵(lì)層、合約層和應(yīng)

58、用層組成。數(shù)據(jù)層：用于封裝底層數(shù)據(jù)區(qū)塊以及相關(guān)的數(shù)據(jù)加密和時(shí)間戳等技術(shù)；區(qū)塊鏈作為公開的鏈?zhǔn)劫~本，其中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)向網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)公開，每個(gè)分布式節(jié)1 區(qū)塊鏈技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀與展望 袁勇 王飛躍自動(dòng)化學(xué)報(bào)2016 年 04 期點(diǎn)都可以通過特定的哈希算法和 Merkle 樹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu), 將一段時(shí)間內(nèi)接收到的交易數(shù)據(jù)和代碼封裝到一個(gè)帶有時(shí)間戳的數(shù)據(jù)區(qū)塊中, 并鏈接到當(dāng)前最長(zhǎng)的主區(qū)塊鏈上, 形成最新的區(qū)塊。該過程涉及區(qū)塊、鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)、哈希算法、Merkle 樹和時(shí)間戳等技術(shù)要素。在金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，業(yè)務(wù)規(guī)則和監(jiān)管機(jī)構(gòu)要求保護(hù)相關(guān)數(shù)據(jù)的隱私性、完整性。網(wǎng)絡(luò)層：用于封裝區(qū)塊鏈系統(tǒng)的組網(wǎng)方式、消息傳播協(xié)議和數(shù)據(jù)驗(yàn)證機(jī)

59、制等要素。通過設(shè)計(jì)特定的傳播協(xié)議和數(shù)據(jù)驗(yàn)證機(jī)制, 可使得區(qū)塊鏈系統(tǒng)中每一個(gè)節(jié)點(diǎn)都能參與區(qū)塊數(shù)據(jù)的校驗(yàn)和記賬過程, 僅當(dāng)區(qū)塊數(shù)據(jù)通過全網(wǎng)大部分節(jié)點(diǎn)驗(yàn)證后, 才能記入?yún)^(qū)塊鏈。共識(shí)層：主要封裝網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的各類共識(shí)算法；區(qū)塊鏈或分布式賬本技術(shù)應(yīng)用的一種無需依賴中央機(jī)構(gòu)來鑒定和驗(yàn)證某一數(shù)值或交易的機(jī)制。共識(shí)機(jī)制是所有區(qū)塊鏈和分布式賬本應(yīng)用的基礎(chǔ)。區(qū)塊鏈技術(shù)的核心優(yōu)勢(shì)之一就是能夠在決策權(quán)高度分散的去中心化系統(tǒng)中使得各節(jié)點(diǎn)高效地針對(duì)區(qū)塊數(shù)據(jù)的有效性達(dá)成共識(shí)。激勵(lì)層：將經(jīng)濟(jì)因素集成到區(qū)塊鏈技術(shù)體系中來，主要包括經(jīng)濟(jì)激勵(lì)的發(fā)行機(jī)制和分配機(jī)制等；區(qū)塊鏈共識(shí)過程通過匯聚大規(guī)模共識(shí)節(jié)點(diǎn)的算力資源來實(shí)現(xiàn)共享區(qū)塊鏈賬本的數(shù)

60、據(jù)驗(yàn)證和記賬工作, 因而其本質(zhì)上是一種共識(shí)節(jié)點(diǎn)間的任務(wù)眾包過程. 去中心化系統(tǒng)中的共識(shí)節(jié)點(diǎn)本身是自利的, 最大化自身收益是其參與數(shù)據(jù)驗(yàn)證和記賬的根本目標(biāo). 因此, 必須設(shè)計(jì)激勵(lì)相容的合理眾包機(jī)制, 使得共識(shí)節(jié)點(diǎn)最大化自身收益的個(gè)體理性行為與保障去中心化區(qū)塊鏈系統(tǒng)的安全和有效性的整體目標(biāo)相吻合。合約層：主要封裝各類腳本、算法和智能合約，是區(qū)塊鏈可編程特性的基礎(chǔ)； 合約層封裝區(qū)塊鏈系統(tǒng)的各類腳本代碼、算法以及由此生成的更為復(fù)雜的智能合約. 如果說數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)和共識(shí)三個(gè)層次作為區(qū)塊鏈底層“虛擬機(jī)”分別承擔(dān)數(shù)據(jù)表示、數(shù)據(jù)傳播和數(shù)據(jù)驗(yàn)證功能的話, 合約層則是建立在區(qū)塊鏈虛擬機(jī)之上的商業(yè)邏輯和算法, 是實(shí)現(xiàn)